OceanBase schließt Vereinbarung mit NTU Singapur über Optimierung von Datenbanken und Fortschritte im grünen Rechnen

(SeaPRwire) –   SINGAPUR, 31. Januar 2024 — OceanBase und Nanyang Technological University, Singapur (NTU Singaprut) unterzeichneten heute eine Vereinbarung, um technologische Innovationen zur Verbesserung der Leistung von Datenbanksystemen und zur Förderung umweltfreundlicher Computerpraktiken zu erforschen.

Oceanbase & NTU partnership team
Oceanbase & NTU-Partnerschaftsteam

Die Vereinbarung wird die fortgeschrittene Forschung zur Optimierung von Datenbanken unterstützen, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Verbesserung der Leistung von parametrisierten Abfragen liegt.

Parametrisierte Abfragen, die häufig in Datenbanksystemen verwendet werden, sind eine Art datenintensiver Rechenaufgaben, die normalerweise erhebliche Rechenressourcen und Energie erfordern. Folglich erforschen Datenbankforscher kontinuierlich Optimierungsstrategien, um CPU- und Speicherverbrauch zu reduzieren, Abfragezeiten zu verkürzen, die Gesamtleistung von Datenbanksystemen zu verbessern und umweltfreundlichere Datenbankvorgänge zu fördern. Obwohl maschinelle Lerntechnologien bei parametrisierten Abfragen als Teil dieser Forschungsrichtung angewendet wurden, stoßen die aktuellen Methoden bei komplexen Abfragen an ihre Grenzen.

Um diese technische Herausforderung zu bewältigen, werden NTU Singapur und OceanBase eine gemeinsame Forschung zum Thema „Learning to Rank for Parametric Query Optimization“ starten, die auf OceanBase 4.0 Paetica basiert. Forscher beider Institute werden die Anwendung innovativer Technologien untersuchen, um Leistungsengpässe im Zusammenhang mit parametrisierten Abfragen zu beheben, darunter die Entwicklung neuer Algorithmen, die sich dynamisch an sich ständig ändernde Datenbankumgebungen anpassen, die Nutzung fortschrittlicher Technologien des maschinellen Lernens, um nahezu optimale Cache-Plansätze für parametrisierte Abfragen zu generieren, und das genauere Aufzeigen und Vorhersagen der Auswirkungen geringfügiger Parameteränderungen auf die Wirksamkeit von Abfrageplänen, um die optimale Option zu ermitteln.

„Die Integration von Technologien des maschinellen Lernens in Datenbanksysteme bietet eine bedeutende Möglichkeit, die Leistungsbeschränkungen parametrisierter Abfragen zu überwinden, die Effizienz zu steigern und den Energieverbrauch zu senken“, erklärte Prof. Cong Gao, leitender Forscher des Projekts und außerordentlicher Professor an der Fakultät für Informatik und Ingenieurwesen der NTU Singapur. „Unsere Zusammenarbeit mit OceanBase ist ein Schritt, um Datenbanken und umweltfreundliche Computertechnologien in ein neues Innovationszeitalter zu führen.“

„Wir freuen uns, mit NTU Singapur zusammenzuarbeiten, um bahnbrechende Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens für Datenbanken zu erforschen. Dieses Vorhaben geht über die Verbesserung von Datenbanktechnologien hinaus und ist entscheidend für die ökologische Nachhaltigkeit von Technologiesystemen, die unsere digitale Wirtschaft untermauern“, sagte Yang Chuanhui, Chief Technology Officer von OceanBase. „Wir sind zuversichtlich, dass diese gemeinsam von Universitäten und der Industrie durchgeführte Forschung die Fortschritte in diesem Bereich beschleunigen und bedeutende Möglichkeiten aufdecken wird, da Datenbanksysteme immer häufiger eingesetzt werden.“

OceanBase hat bisher sowohl Cloud-basierte als auch On-Premise-Versionen seines Datenbankprodukts entwickelt, das mehr als 1000 Kunden aus einer Vielzahl von Branchen bedient, darunter Finanzdienstleistungen, Energie, Telekommunikation und das Internet. Es hat Dienste in 30 Verfügbarkeitszonen in Asien, Europa und Amerika auf wichtigen globalen Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services und Alibaba Cloud bereitgestellt. OceanBase wurde auch mit einer lobenden Erwähnung im Gartner® Magic Quadrant™ 2023 für Cloud Database Management Systems ausgezeichnet.

Über OceanBase

OceanBase wurde im Jahr 2010 eingeführt und ist eine verteilte relationale Datenbank. Die Stärken von OceanBase gegenüber alternativen Lösungen umfassen starke Datenkonsistenz, hohe Verfügbarkeit, hohe Leistung, Kosteneffizienz, elastische Skalierbarkeit und hohe Kompatibilität mit gängigen relationalen Datenbanken. Es ermöglicht Transaktionen und analytische Abfragen mit nur einem Satz von Daten-Engines, was Echtzeit-Business-Intelligence ermöglicht.

Um mehr zu erfahren, besuchen Sie bitte:

Der Artikel wird von einem Drittanbieter bereitgestellt. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) gibt diesbezüglich keine Zusicherungen oder Darstellungen ab.

Branchen: Top-Story, Tagesnachrichten

SeaPRwire liefert Echtzeit-Pressemitteilungsverteilung für Unternehmen und Institutionen und erreicht mehr als 6.500 Medienshops, 86.000 Redakteure und Journalisten sowie 3,5 Millionen professionelle Desktops in 90 Ländern. SeaPRwire unterstützt die Verteilung von Pressemitteilungen in Englisch, Koreanisch, Japanisch, Arabisch, Vereinfachtem Chinesisch, Traditionellem Chinesisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Indonesisch, Malaiisch, Deutsch, Russisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch und anderen Sprachen.